發(fā)布時(shí)間：2025-06-04 01:58

　　隨著智能汽車(chē)的發(fā)展,車(chē)載網(wǎng)絡(luò)帶寬問(wèn)題日益明顯。為應(yīng)對(duì)緊張的車(chē)載網(wǎng)絡(luò)帶寬資源,車(chē)載以太網(wǎng)成為當(dāng)前車(chē)載網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的重要趨勢(shì)之一。車(chē)載以太網(wǎng)普及的同時(shí),也帶來(lái)了現(xiàn)有車(chē)載網(wǎng)絡(luò)協(xié)議數(shù)量的大幅增長(zhǎng),使得車(chē)載網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的設(shè)計(jì)與分析面臨許多新問(wèn)題,尤其在網(wǎng)絡(luò)時(shí)延分析方面。因此,為提高車(chē)載以太網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延分析的準(zhǔn)確性,本文以Ethernet AVB為研究對(duì)象,在A(yíng)VB協(xié)議數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上,通過(guò)Q強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法擬合交換機(jī)處數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)則,建立兩者相結(jié)合的車(chē)載以太網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延特性數(shù)學(xué)模型。論文主要研究工作如下:首先,進(jìn)行相關(guān)協(xié)議理論（TCP/IP、AVB、TSN）研究。了解數(shù)據(jù)包的組成結(jié)構(gòu),理解車(chē)載以太網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸規(guī)則,并歸納總結(jié)AVB與“傳統(tǒng)以太網(wǎng)”和TSN的區(qū)別和聯(lián)系。其次,建立車(chē)載以太網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延數(shù)學(xué)模型。根據(jù)AVB協(xié)議中FQTSS隊(duì)列轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)則,分析時(shí)延組成和影響因素,并據(jù)此建立協(xié)議數(shù)學(xué)模型。通過(guò)分析模型不足之處,創(chuàng)新采用Q強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法擬合數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)則,建立基于Q強(qiáng)化學(xué)習(xí)的AVB數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延智能體模型。同時(shí),設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)基于該模型的時(shí)延特性分析軟件。通過(guò)所建立的主體框架結(jié)構(gòu),形成對(duì)通訊場(chǎng)景、參數(shù)設(shè)置、計(jì)算結(jié)果...

【文章頁(yè)數(shù)】：92 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國(guó)內(nèi)車(chē)載以太網(wǎng)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國(guó)外車(chē)載以太網(wǎng)研究現(xiàn)狀
    1.3 研究目的和意義
    1.4 本文主要研究?jī)?nèi)容
第二章 理論基礎(chǔ)與模型建立
    2.1 Ethernet AVB協(xié)議
        2.1.1 IEEE802.1Qat(SRP)流預(yù)留協(xié)議
        2.1.2 IEEE802.1AS(g PTP)時(shí)間同步協(xié)議
        2.1.3 IEEE802.1Qav(FQTSS)時(shí)間敏感性流的轉(zhuǎn)發(fā)與排隊(duì)協(xié)議
        2.1.4 IEEE1722-2016(AVTP)AVB傳輸與控制協(xié)議
    2.2 AVB與“傳統(tǒng)以太網(wǎng)”和TSN關(guān)系
        2.2.1 AVB與“傳統(tǒng)以太網(wǎng)”關(guān)系
        2.2.2 AVB與 TSN關(guān)系
    2.3 時(shí)延影響因素與流量干擾情形分析
        2.3.1 車(chē)載以太網(wǎng)數(shù)據(jù)類(lèi)別劃分
        2.3.2 時(shí)延因素分析
        2.3.3 流量干擾情形數(shù)學(xué)模型
    2.4 AVB協(xié)議數(shù)學(xué)模型
        2.4.1 數(shù)學(xué)模型分析
        2.4.2 協(xié)議數(shù)學(xué)模型建立
    2.5 本章小結(jié)
第三章 模型優(yōu)化與集成設(shè)計(jì)
    3.1 智能體理論
    3.2 Q強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化算法
    3.3 基于Q強(qiáng)化學(xué)習(xí)的AVB數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延智能體模型
    3.4 軟件設(shè)計(jì)原理
        3.4.1 概要設(shè)計(jì)
        3.4.2 詳細(xì)設(shè)計(jì)
    3.5 編碼與軟件集成
        3.5.1 編碼
        3.5.2 通訊場(chǎng)景模塊
        3.5.3 參數(shù)計(jì)算模塊
        3.5.4 計(jì)算結(jié)果模塊
    3.6 本章小結(jié)
第四章 仿真分析與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
    4.1 仿真場(chǎng)景模型建立
    4.2 仿真測(cè)試分析
        4.2.1 交換機(jī)處轉(zhuǎn)發(fā)時(shí)延分析
        4.2.2 環(huán)視系統(tǒng)路徑時(shí)延仿真與分析
    4.3 試驗(yàn)臺(tái)搭建
    4.4 數(shù)據(jù)報(bào)文分析
    4.5 軟件測(cè)試驗(yàn)證
        4.5.1 主程序測(cè)試
        4.5.2 軟件功能測(cè)試
    4.6 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 研究與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間取得的科研成果



本文編號(hào)：4049146